अर्थशास्त्रियों के एक समूह ने बताया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से संबंधित प्रौद्योगिकियां आशाजनक दिखती हैं लेकिन दुनिया भर में एआई केंद्रों में एकत्रित हो रही हैं।
इकोन बोफिन्स ने लगभग चार मिलियन अमेरिकी व्यवसायों के प्रतिनिधि नमूने के रूप में, 2018 फर्मों को कवर करने वाले 474,000 सर्वेक्षण के सरकारी डेटा को देखा। उन्होंने पाया कि उस समय 6 प्रतिशत से भी कम व्यवसायों ने इनमें से किसी भी एआई तकनीक का उपयोग किया था। लेकिन 5,000 से अधिक कर्मचारियों वाली कई बड़ी कंपनियां ऐसा कर रही थीं - जब रोजगार के आधार पर देखा गया, तो औसत गोद लेने की दर 18 प्रतिशत से अधिक थी।
ऐसा प्रतीत होता है कि तब से एआई अपनाने में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है, जो उद्योग के प्रचार और कानूनी प्रतिकार की धीमी गति को देखते हुए पूरी तरह से आश्चर्यजनक नहीं है। एक हालिया मैकिन्से अध्ययन पता चलता है कि 79 प्रतिशत सर्वेक्षण उत्तरदाताओं का कहना है कि उन्हें काम के अंदर या बाहर जेनेरिक एआई का कुछ अनुभव हुआ है, और 22 प्रतिशत का कहना है कि वे नियमित रूप से प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हैं।
पेपर का फोकस मुख्य रूप से यह दस्तावेज करना है कि एआई प्रौद्योगिकियों को कौन अपना रहा है और कौन सी प्रौद्योगिकियों को अपनाया जा रहा है; इसका उद्देश्य ऐसा करने के राजस्व परिणामों को देखना नहीं है। लेकिन पेपर यह अनुमति देता है कि एआई अपनाने और राजस्व वृद्धि के बीच एक संबंध है। और उस लिंकेज ने एआई के अनुमानित आर्थिक लाभों के वितरण की जांच को आमंत्रित किया है।
लेखकों ने अपने पेपर में कहा है, "हालांकि देश भर में एआई के उपयोग का प्रसार अपने शुरुआती चरण में है, लेकिन क्षेत्रों और शहरों में 'एआई विभाजन' की संभावना चिंता का विषय बन रही है।" "स्टार्टअप्स के बीच शुरुआती एआई का उपयोग कहां हुआ, इसकी जांच करने पर हमें काफी एकाग्रता मिलती है।"
In कागज़ नेशनल ब्यूरो ऑफ इकोनॉमिक रिसर्च के माध्यम से वितरित, लेखक क्रिस्टीना मैकलेरन (टोरंटो स्कारबोरो विश्वविद्यालय), जे. फ्रैंक ली (ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय), एरिक ब्रायनजॉल्फसन (स्टैनफोर्ड डिजिटल इकोनॉमी लेबोरेटरी), ज़ाचरी क्रॉफ (यूएस सेंसस ब्यूरो सेंटर फॉर इकोनॉमिक स्टडीज) , एमिन डिनलरसोज़ (यूएस जनगणना ब्यूरो), लूसिया फोस्टर (यूएस जनगणना ब्यूरो), और निकोलस ज़ोलास (यूएस जनगणना ब्यूरो) ने अमेरिका में एआई अर्थव्यवस्था के एक स्नैपशॉट का विश्लेषण किया है।
यहां एआई पांच विशिष्ट प्रौद्योगिकियों को संदर्भित करता है: स्वायत्त वाहन, मशीन लर्निंग, मशीन विजन, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और आवाज पहचान।
नैशविले, कौन जानता था?
सर्वेक्षण के समय एआई का उपयोग कैलिफ़ोर्निया की सिलिकॉन वैली और सैन फ्रांसिस्को खाड़ी क्षेत्र में केंद्रित था, लेकिन नैशविले, सैन एंटोनियो, लास वेगास, न्यू ऑरलियन्स, सैन डिएगो और टाम्पा के साथ-साथ रिवरसाइड, लुइसविले, कोलंबस में भी नोट किया गया था। , ऑस्टिन, और अटलांटा।
कनाडा के टोरंटो स्कारबोरो विश्वविद्यालय में रणनीतिक प्रबंधन की सहायक प्रोफेसर क्रिस्टीना मैकलेरन ने बताया रजिस्टर आर्थिक गतिविधियों का समूहन देखना आम बात है।
मैकलेरन ने कहा, "यह बहुत अच्छा हो सकता है - विशेष रूप से नई तकनीक को आगे बढ़ाने के लिए - क्योंकि फर्मों और श्रमिकों के बीच विचार और ज्ञान अधिक आसानी से प्रवाहित हो सकते हैं जब वे एक-दूसरे के करीब होते हैं।"
उन्होंने समझाया, विशेषज्ञों की एकाग्रता और कौशल श्रम प्रौद्योगिकियों को तेज गति से विकसित करने में मदद कर सकता है, और समय के साथ, ज्ञान और कौशल फैलते हैं।
“इन 'एग्लोमरेशन प्रभावों' का नकारात्मक पक्ष तब आता है जब विशेष स्थान नियमित रूप से और व्यवस्थित रूप से पीछे छूट जाते हैं। या, यदि कोई क्षेत्र गतिविधियों के एक सेट में बहुत विशिष्ट हो जाता है, तो उस प्रणाली को कोई झटका लगने पर चीजें बहुत तेजी से चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं, ”मैकएलहेरन ने कहा।
“मैं मिशिगन में पला-बढ़ा हूं और मैंने पहली बार देखा कि ऑटो-सघन अर्थव्यवस्था का क्या हुआ जब घरेलू ऑटो विनिर्माण में भारी गिरावट आई। वहां से वापस आना कठिन हो सकता है। जैसा कि कहा गया है, डेट्रॉइट अभी काफी पुनर्जागरण का आनंद ले रहा है - यह इस बात का प्रमाण है कि यह निश्चित रूप से कहना मुश्किल है कि दीर्घकालिक भविष्य कैसा दिखता है।
मैकएलहेरन ने कहा कि वह और उनके सहयोगी नीति या निवेश सिफारिशें करने की कोशिश नहीं कर रहे थे। बल्कि, उनका लक्ष्य एक आधार रेखा स्थापित करना था जिससे एआई अपनाने के प्रक्षेप पथ की योजना बनाई जा सके, जो नीतियों को विकसित करने और धन को निर्देशित करने के लिए एक पूर्व शर्त थी।
"केवल एक चीज जिसके बारे में मुझे पूरा यकीन है, और यह प्रौद्योगिकी अपनाने में अनुसंधान की लंबी श्रृंखला पर आधारित है, वह यह है कि तकनीकी नवाचार - इस मामले में 'एआई क्या कर सकता है' - पहेली का केवल एक टुकड़ा है," उसने कहा .
मैकलेरन ने विस्तार से बताया, "एक और आवश्यक हिस्सा सभी बाधाओं, गलत कदमों और इन नए उपकरणों को व्यवहार में लाने के तरीके को समझने के लिए आवश्यक प्रयोगों के माध्यम से काम करना है।"
“प्रक्रियाओं, नौकरी विवरण, मूल्य श्रृंखला लिंकेज और कौशल में यह नवाचार वह जगह है जहां चीजें वास्तव में कठिन हो जाती हैं - और वास्तव में दिलचस्प होती हैं। कठिन समस्याओं का पता लगाना - और फिर उन्हें हल करना - इसी तरह कंपनियां और समाज महान चीजें हासिल करते हैं। इस प्रकार के नवाचार को बढ़ावा देना - जिसमें जोखिमों के बारे में सीखना और उन्हें कम करने के तरीके शामिल हैं - एक ऐसा दांव है जो लगभग निश्चित रूप से भुगतान करेगा।
भविष्य अद्भुत है?
मैकलेरन ने देखा कि एआई अपनाने के साथ-साथ, उन्हें और उनके सहयोगियों को उच्च स्तर की प्रक्रिया नवाचार मिला।
"यह तकनीकी परिवर्तन के इतिहास के संदर्भ में समझ में आता है," उसने कहा। “यह मुझे यह भी याद दिलाता है कि हमें अभी भी यह समझना बाकी है कि इनमें से कितने एप्लिकेशन चलेंगे। हमारे पास जो कुछ है उसे देखना, उसमें से सभी मनुष्यों को स्वचालित करने के बारे में सोचना और घबरा जाना आसान है। इसके बजाय, ये निष्कर्ष मुझे आशावादी बनाते हैं कि भविष्य में वास्तव में नवीन संभावनाएं होंगी, और उनमें से कुछ अद्भुत होंगी।
उन्होंने एआई अपनाने में व्यावसायिक नेतृत्व के महत्व के बारे में एक और खोज की ओर भी इशारा किया।
उन्होंने कहा, "हमने युवा कंपनियों (75,000 से अधिक) के एक बड़े नमूने पर गहराई से गौर किया और पाया कि दुनिया में नए विचार लाने और अपने समुदायों को वापस देने के लिए प्रेरित संस्थापकों का एआई के उपयोग के साथ अत्यधिक संबंध था।"
“यह अध्ययन एक नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि उच्च विकास, नवीन स्टार्टअप परिवर्तन की दर और दिशा पर दबाव डाल रहे हैं, और हालांकि हम कुछ भी वादा नहीं कर सकते हैं, यह उन तरीकों से विघटनकारी और गतिशील लगता है जो अंततः बहुत सकारात्मक हो सकते हैं। ” ®
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- स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/10/24/ai_adoption_distribution/
